Перейти к содержанию

Начать Темы Статьи Видео Курсы Услуги

ЯзыкДля компаний Связаться

Loading

AI Expert OÜ

Изучайте ИИ. Растите с ИИ.

Начать Темы Статьи Видео Курсы Услуги Для компаний О нас Связаться

Правовая информацияКонфиденциальность Cookie Условия Доступность Безопасность Карта сайта

© 2026 AI Expert OÜ. Все права защищены. · Регистрационный код: 17268273 · Связаться

Тема

Разработка с ИИ

Использовать инструменты кода, ассистентов с контекстом репозитория, MCP-серверы и сборку без профессии разработчика.

11 материалов (4 статьи · 7 видео)

← Все темы С чего начать ChatGPT и ИИ-ассистенты Выбор моделей и инструментов Мифы об ИИ и ментальные модели Запросы к ИИ Продвинутые запросы Письмо и редактирование Почта и коммуникация Продуктивность с ИИ Обучение с ИИ Встречи и заметки Документы и PDF Таблицы и работа с данными Изображения и зрение ИИ Голос и аудио Видео с ИИ Настраиваемые ИИ-ассистенты Инструменты ИИ без кода Платформы автоматизации Агенты и управление компьютером MCP и подключение инструментов ИИ для бизнеса Внедрение ИИ в команде Маркетинг и продажи Клиентская поддержка Окупаемость, стратегия и выбор решения Рабочие LLM-приложения RAG и системы знаний Оценка качества, наблюдаемость и надежность Разработка с ИИ Стоимость и эксплуатация моделей Безопасность ИИ и приватность данных Приватность и гигиена данных Безопасность ИИ Управление и Закон ЕС об ИИ Приватный, локальный и самостоятельный ИИ

Начните здесь

Несколько хороших первых материалов перед полной лентой.

11 мин чтения

AI-кодинг без того, чтобы быть разработчиком: собираем инструменты в Cursor и Claude Code

Не-разработчики сегодня могут собирать настоящее ПО с помощью AI. Практический гид по работе в Cursor и Claude Code, если вы не инженер: что реально, что нет, и какая дисциплина отличает полезные инструменты от сломанных.

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

Уверенный

9 мин чтения

ИИ-нативные IDE и рабочие процессы, которые понимают репозиторий

Cursor, Copilot, Claude Code и агенты, понимающие репозиторий, меняют разработку только тогда, когда команда добавляет границы. Практический процесс для контекста кода, планирования, тестов, проверки, секретов и безопасности production.

Спроектировать ИИ-процесс разработки с пониманием репозитория, который ускоряет поставку, не ослабляя проверку, безопасность, тесты или владение кодом.

Еще по этой теме

Генерация кода с ИИ: успехи, провалы и будущее

IBM Technology. Обсуждает неровное качество разработки с ИИ, владение архитектурой, оркестрацию агентов, ограничения контекста, открытые и закрытые инструменты, а также то, почему модель может решить сложную задачу, но провалить обычную инженерную деталь.

12 мин чтения

Проектируем MCP-инструменты, которыми LLM реально пользуются правильно

Большинство MCP-инструментов, которые мы видим, технически корректны и практически бесполезны. LLM их игнорируют, неправильно применяют или вызывают так, что толку нет. Принципы проектирования инструментов, которые LLM подхватывают естественно, с примерами типичных провалов и их фиксов.

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

14 мин чтения

MCP с нуля: собираем production-ready сервер на TypeScript

Построить production-сервер Model Context Protocol — это не просто прицепить пару инструментов. Паттерны проектирования схем, аутентификации, обработки ошибок, стриминга, observability и те production-реалии, которые делают MCP-серверы по-настоящему полезными на масштабе.

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

Prompting for Agents | Code w/ Claude

Anthropic. Ханна Моран и Джереми Хэдфилд из Applied AI проходят, как формулировать вызовы инструментов и промпты агентов на реальном агенте, играющем в Pokemon, — когда поведение нужно вытягивать в system prompt, а когда в описание инструмента, что модель должна знать о предусловиях каждого инструмента. Полезно сразу после того, как вы написали свой первый MCP-сервер и обнаружили, что Claude вызывает его неожиданными способами.

Building more effective AI agents

Anthropic. Инженеры Anthropic проходят, что они реально меняли, когда их мультиагентные системы неправильно использовали инструменты, — схлопывали эндпоинты, возвращали имена вместо ID, опирались на MCP и Agent Skills вместо того, чтобы пихать ещё инструментов в system prompt. Ложится пункт-в-пункт на чек-лист статьи про описания инструментов и дизайн формы возврата.

Building Agents with Model Context Protocol - Full Workshop with Mahesh Murag of Anthropic

AI Engineer. Махеш Мураг из Anthropic проходит дизайн MCP — почему tools, resources и prompts разделены, как клиенты договариваются о возможностях, что продакшен-хосты реально делают с протоколом. Посмотрите после сборки, чтобы понять те части MCP, которые SDK тихо скрывает, и откалибровать чек-лист «production-ready» из статьи против намерений авторов спецификации.

The Ultimate MCP Crash Course - Build From Scratch

Web Dev Simplified. Полная code-along сборка и MCP-сервера, и клиента на TypeScript — определения инструментов, схемы, prompts и resources, транспорт stdio, отладка через инспектор. Это самое близкое видео на YouTube к тому, чтобы реально делать то, что просит статья, в темпе, где можно поставить на паузу и следовать в собственном редакторе.

The "vibe coding" mind virus explained…

Fireship. Три правила Fireship — выбирайте скучный популярный стек, освойте Git, относитесь к себе как к продакт-менеджеру — это те же ограничители, которые пытается установить статья. Пять минут, потраченных не зря, прежде чем дать ИИ писать в ваш репозиторий без присмотра.

Уверенный

Cursor Vibe Coding Tutorial - For COMPLETE Beginners (No Experience Needed)

Tech With Tim. Тим — один из более ровных преподавателей в этом пространстве, и это самое полное прохождение «открой Cursor, собери что-нибудь, доставь это» для не-разработчиков: настройка, промптинг, отладка, базовый Git и даже немного MCP. Посмотрите один раз — и поймёте, что статья имеет в виду под «соберите небольшой внутренний инструмент».

Уверенный